【摘 要】
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针对已有多标记特征提取方法并未充分利用特征信息的问题,提出了基于希尔伯特-施密特独立标准和主成分分析的多标记特征提取方法.该方法通过使标记与降维后特征之间希尔伯特-
【机 构】
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西安电子科技大学计算机学院,西北工业大学计算机学院,西安工业大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472305,61070143);陕西省科学研究发展计划资助项目(2015GY027);航空科学基金资助项目(20151981009)
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针对已有多标记特征提取方法并未充分利用特征信息的问题,提出了基于希尔伯特-施密特独立标准和主成分分析的多标记特征提取方法.该方法通过使标记与降维后特征之间希尔伯特-施密特范数达到最大,以充分利用标记知识;同时利用主成分分析,以尽量减少特征提取过程中的协方差信息损失.通过在Yahoo数据集上的实验表明,该算法的性能优于主成分分析和当前3种主要的多标记特征提取方法,验证了该算法的有效性.
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